多變量動態因子隨機波動模型-美,日,台股市報酬率之研究
本文採用 Chib, Nardari, 與 Shephard(2006) 的多變量動態因子隨機波動模型(MSV), 來探討美、日、台三國的資訊、電腦類股股價報酬率波動的共同行為。 我們將模型中的因子解釋為產業的前景或信心,並藉由模擬的方式描繪出其樣貌,進而希望了解產業景氣循環在股價的波動行為中扮演什麼角色。 研究財務市場間的關聯性一值是一項重要的課題,也發展出各種的模型來描述既有的現象。 MSV 模型將看不到的解釋變量數量化,並將變數的波動行為切割為可由因子所解釋與不能解釋的部分。 且藉由將觀察值的誤差項以及單一因子的波動行為設定為隨機波動,放寬共變數變異數矩陣為定值的假設,讓每一時點都能依時...
Main Author: | |
---|---|
Language: | 中文 |
Published: |
國立政治大學
|
Subjects: | |
Online Access: | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/cgi-bin/cdrfb3/gsweb.cgi?o=dstdcdr&i=sid=%22G0932580162%22. |
id |
ndltd-CHENGCHI-G0932580162 |
---|---|
record_format |
oai_dc |
spelling |
ndltd-CHENGCHI-G09325801622013-01-07T19:31:00Z 多變量動態因子隨機波動模型-美,日,台股市報酬率之研究 邱顯一 多變量隨機波動模型 蒙地卡羅馬可夫鏈 因子分析 Multivariate Stochastic Volatility Markov Chain Monte Carlo Factor Analysis 本文採用 Chib, Nardari, 與 Shephard(2006) 的多變量動態因子隨機波動模型(MSV), 來探討美、日、台三國的資訊、電腦類股股價報酬率波動的共同行為。 我們將模型中的因子解釋為產業的前景或信心,並藉由模擬的方式描繪出其樣貌,進而希望了解產業景氣循環在股價的波動行為中扮演什麼角色。 研究財務市場間的關聯性一值是一項重要的課題,也發展出各種的模型來描述既有的現象。 MSV 模型將看不到的解釋變量數量化,並將變數的波動行為切割為可由因子所解釋與不能解釋的部分。 且藉由將觀察值的誤差項以及單一因子的波動行為設定為隨機波動,放寬共變數變異數矩陣為定值的假設,讓每一時點都能依時變動,在同類的模型中對資料的設定是較少的。 在實證分析中我們有幾點發現:1. 因子能夠解釋資產間的波動行為,其反映在扣除因子波動之後的自有波動,其波動水準值的降低。 2. 在股價波動劇烈期間,因子解釋能力提高。 3. 因子的解釋能力在不同的國家中差異幅度很大,日本有超過一半的波動可以為因子的波動所解釋,而因子在台灣股價的波動行為只有兩成左右的解釋能力。 國立政治大學 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/cgi-bin/cdrfb3/gsweb.cgi?o=dstdcdr&i=sid=%22G0932580162%22. text 中文 Copyright © nccu library on behalf of the copyright holders |
collection |
NDLTD |
language |
中文 |
sources |
NDLTD |
topic |
多變量隨機波動模型 蒙地卡羅馬可夫鏈 因子分析 Multivariate Stochastic Volatility Markov Chain Monte Carlo Factor Analysis |
spellingShingle |
多變量隨機波動模型 蒙地卡羅馬可夫鏈 因子分析 Multivariate Stochastic Volatility Markov Chain Monte Carlo Factor Analysis 邱顯一 多變量動態因子隨機波動模型-美,日,台股市報酬率之研究 |
description |
本文採用 Chib, Nardari, 與 Shephard(2006) 的多變量動態因子隨機波動模型(MSV), 來探討美、日、台三國的資訊、電腦類股股價報酬率波動的共同行為。 我們將模型中的因子解釋為產業的前景或信心,並藉由模擬的方式描繪出其樣貌,進而希望了解產業景氣循環在股價的波動行為中扮演什麼角色。 研究財務市場間的關聯性一值是一項重要的課題,也發展出各種的模型來描述既有的現象。 MSV 模型將看不到的解釋變量數量化,並將變數的波動行為切割為可由因子所解釋與不能解釋的部分。 且藉由將觀察值的誤差項以及單一因子的波動行為設定為隨機波動,放寬共變數變異數矩陣為定值的假設,讓每一時點都能依時變動,在同類的模型中對資料的設定是較少的。 在實證分析中我們有幾點發現:1. 因子能夠解釋資產間的波動行為,其反映在扣除因子波動之後的自有波動,其波動水準值的降低。 2. 在股價波動劇烈期間,因子解釋能力提高。 3. 因子的解釋能力在不同的國家中差異幅度很大,日本有超過一半的波動可以為因子的波動所解釋,而因子在台灣股價的波動行為只有兩成左右的解釋能力。 |
author |
邱顯一 |
author_facet |
邱顯一 |
author_sort |
邱顯一 |
title |
多變量動態因子隨機波動模型-美,日,台股市報酬率之研究 |
title_short |
多變量動態因子隨機波動模型-美,日,台股市報酬率之研究 |
title_full |
多變量動態因子隨機波動模型-美,日,台股市報酬率之研究 |
title_fullStr |
多變量動態因子隨機波動模型-美,日,台股市報酬率之研究 |
title_full_unstemmed |
多變量動態因子隨機波動模型-美,日,台股市報酬率之研究 |
title_sort |
多變量動態因子隨機波動模型-美,日,台股市報酬率之研究 |
publisher |
國立政治大學 |
url |
http://thesis.lib.nccu.edu.tw/cgi-bin/cdrfb3/gsweb.cgi?o=dstdcdr&i=sid=%22G0932580162%22. |
work_keys_str_mv |
AT qiūxiǎnyī duōbiànliàngdòngtàiyīnzisuíjībōdòngmóxíngměirìtáigǔshìbàochóulǜzhīyánjiū |
_version_ |
1716464439133208576 |